Pytorch之view及view_as使用詳解
view()函數(shù)是在torch.Tensor.view()下的一個(gè)函數(shù)，可以有tensor調(diào)用，也可以有variable調(diào)用。
其作用在于返回和原tensor數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)相同，但size不同的tensor
【Numpy中的size是元素個(gè)數(shù)，但是在Pytorch中size等價(jià)為Numpy中的shape】
view函數(shù)的-1參數(shù)的作用在于基于另一參數(shù)，自動(dòng)計(jì)算該維度的大小
很重要的一點(diǎn)
view函數(shù)只能由于contiguous的張量上，具體而言，就是在內(nèi)存中連續(xù)存儲(chǔ)的張量。
具體而言，可以參看 http://m.fzitv.net/article/177564.htm
所以，當(dāng)tensor之前調(diào)用了transpose, permute函數(shù)就會(huì)是tensor內(nèi)存中變得不再連續(xù)，就不能調(diào)用view函數(shù)。
所以，應(yīng)該提前做tensor.contiguous()的操作
view函數(shù)與Pytorch0.4中新增的reshape的區(qū)別
reshape函數(shù)調(diào)用是不依賴于tensor在內(nèi)存中是不是連續(xù)的。
即
reshape ≈ tensor.contiguous().view
代碼
import numpy as np import torch from torch.autograd import Variable x = torch.Tensor(2,2,2) print(x) y = x.view(1,8) print(y) z = x.view(-1,4) # the size -1 is inferred from other dimensions print(z) t = x.view(8) print(t)
輸出
tensor([[[1.3712e-14, 6.4069e+02], [4.3066e+21, 1.1824e+22]], [[4.3066e+21, 6.3828e+28], [3.8016e-39, 0.0000e+00]]]) #x.view(1,8)生成的是[1,8]的張量 tensor([[1.3712e-14, 6.4069e+02, 4.3066e+21, 1.1824e+22, 4.3066e+21, 6.3828e+28, 3.8016e-39, 0.0000e+00]]) #x.view(-1,4)其中-1是在4下的另一個(gè)維度的大小，也就是8/4=2，所以生成的是[2,4]的張量 tensor([[1.3712e-14, 6.4069e+02, 4.3066e+21, 1.1824e+22], [4.3066e+21, 6.3828e+28, 3.8016e-39, 0.0000e+00]]) x.view(8)生成的是[8,]的張量，是個(gè)數(shù)組 tensor([1.3712e-14, 6.4069e+02, 4.3066e+21, 1.1824e+22, 4.3066e+21, 6.3828e+28, 3.8016e-39, 0.0000e+00])
view_as
返回被視作與給定的tensor相同大小的原tensor。 等效于：
self.view(tensor.size())
具體用法為：
代碼
a = torch.Tensor(2, 4) b = a.view_as(torch.Tensor(4, 2)) print (b)
輸出
tensor([[1.3712e-14, 6.4069e+02], [4.3066e+21, 1.1824e+22], [4.3066e+21, 6.3828e+28], [3.8016e-39, 0.0000e+00]])
以上這篇Pytorch之view及view_as使用詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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